前言
本文专门开一节写SD原理相关的内容，在看之前，可以同步关注：
stable diffusion实践操作
CLIP，OPENAI 的产品，它解决文字和图片之间对应的问题。
我们常规训练模型后，万一要新增一个分类，这个时候只能重新训练，然后重复之前的工作。
那么有没有一个办法，让我们不用重复之前的工作呢？
GPT中有一个zero-shot，我们只要训练好一个大模型，然后通过一些提示，就能让它自动分类识别。
足够大的模型，足够大的语料就能完成这个任务
我们想要一个足够大的图片模型，然后能做成zeroshot，比如原来只有1k个类别，突然来了一个新的类别，它也能认识，不需要再训练了。
把GPT中文本的方法也用到视觉中来，一个迁移能力非常强的能力（自动认识新类别）。
1 如何实现？
transform 模型
文本的encoder就是transtorm，就是一个GPT，把一个词语提取特征转成向量
图像转特征
1.概论
clip需要大数据量
预训练模型，没有针对任何分类类别做的，而是通过对比学习的思想来通过文本指引帮我们生成任务
2 训练
对角线是正样本，对比学习。
比如，文本描述：狗，图片：狗，这个就是正样本
什么是对比学习？
一批batch,让对角线自己和自己的描述一致，这就是正样本。
让模型学习这幅图片大致描述的是什么。
现在关注的不是类别，而是本质。
3.有什么用？
1.如何进行推理
一个图片，想要分类，你就给它类别，对比相似度。
提示词的好坏，决定了结果。